問題タブ [survival-analysis]

Cox 回帰を行うためのCOXPHFIT関数が MATLAB にあることは知っていますが、その適用方法を理解するのに問題があります。

survdays1) サンプルの 2 つのグループを、日数 ( )、打ち切り ( cens)、およびいくつかの予測値 ( )の生存データと比較する方法はx? groups論理変数によって定義されたグループ。グループのサンプル数は異なります。

2) coxphfit のベースライン パラメータは何ですか? ドキュメントは読みましたが、ベースラインを適切に選択するにはどうすればよいですか?

医療生存データの詳細な例が掲載されているサイトを知っていると助かります。coxphfit について言及していないMathworksのデモだけを見つけました。

Cox 回帰の別のサードパーティ関数である可能性があることをご存知ですか?

UPDATE :r私が得た答えはR用であるため、タグが追加されました。

関心のある 4 つの間隔があります。

• 0 - 30 日
• 30日～半年
• ½ - 2年
• 2年～10年

現在、データセットを次のようにサブセット化しています。

「生存」パッケージでcox回帰を行っています（C統計計算には「デザイン」パッケージのcphも使用しています）。

私の質問：

この左切り捨てと右打ち切りを実行するより良い方法はありますか?

理想は次のとおりです。

ヘルプと time、time2 & type は切り捨てを処理しているようですが、被験者が 22 日後に試験に参加するより複雑な設定のためであり、データを間隔に分割するためのものではないと思います。

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SurvSplit() 関数をサバイバル パッケージで見つけましたが、説明からすると正しいように見えますが、それを飼いならす方法がわかりません。この例は実際には役に立ちません。誰でも経験がありますか？

ワイブル モデルを生存データに適合させてプロットしようとしています。データには、2006 年から 2010 年まで実行されるコホートという 1 つの共変量しかありません。では、2010 年のコホートの生存曲線をプロットするために続く 2 行のコードに何を追加すればよいでしょうか?

Cox PH モデルで同じことを達成するのは、次の行でかなり簡単です。問題は、survfit() が survreg 型のオブジェクトを受け入れないことです。

（生存パッケージからの）データ肺を使用して、これが私が達成しようとしていることです。

特定の時間におけるさまざまな人々の生存推定値を取得しようとしています。

私のコードは次のとおりです。

このコードは、生存オブジェクトを作成し、11人ごとに生存曲線を作成し、各曲線をプロットします。要約関数を使用して、で人1の生存推定値を取得できtime = 4ます。

指定された時間における各人の生存推定値のリストを作成しようとしています（time = 4）。

どんな助けでもいただければ幸いです。

ありがとう、マット

次のデータフレームがあるとしましょう

たとえば、group0 と他のすべてのグループを比較する多重比較テストを実行するにはどうすればよいですか? それともグループごと？

plot.TukeyHSD()これらの複数の比較をプロットする良い方法はありますか(たとえばaov()?

Rで数理生存分析を作成しようとしています(いくつかの実例に従っています)。survivalこれを行う最良の方法は、パッケージを使用することだと思います。次のようなものです：

ただし、正しい答えを得るには、TIME変数を 365 日の間隔に分割する必要があります。これを行う方法がわかりません。これにより、指定された結果と一致します。

私が知る限り、これをsurvfit行う関数内のオプションはありません。私はいくつかのドキュメントの例を調べましたが、どれも階段型のプロットを作成しようとしていませんでした (type='interval'オプションはありますが、何か違うことをしているようです)。survival関数を適用する前に、データを再グループ化する必要があると思いますか?

何か案は？

PS: SPSS では、これはINTERVAL = THRU 10000 BY 365; スタタでintervals(365) ... connect(stairsteps)

相互作用を含むサバイバル コックス モデルを作成しましたcovariate * time(不均衡が検出されました)。モデルから生存予測を最も簡単に得るにはどうすればよいか、今疑問に思っています。

私のモデルが指定されました：

そして今、私は予測を行っている変数の組み合わせを使用survfitして提供する予測を得ることを望んでいました:new.data

event_time_modモデルの右側にあるように、 に渡される新しいデータ フレームでそれを指定する必要がありますsurvfit。これevent_timeは、予測の個々の時間に設定する必要があります。event_time_modの正確な時刻を 指定する簡単な方法はありますsurvfitか? または、モデルから予測を達成するための他のオプションはありますか?

もちろん、予測とevent_time_mod正しい値への設定に明確な時間があるので、新しいデータ フレームに同じ数の行を作成することもできますが、それは非常に面倒で、もっと良い方法があるに違いないと思いました。

オブジェクトに使用するsummary()とsurvfit、列を持つ素敵な data.frame が得られます

しかしsummary()、coxphオブジェクトでは別の結果が得られます。オブジェクトクラスによって関数の動作が異なることは理解していますがcoxph、同様の方法でsummary()動作するコマンドはありsurvfitますか? これまでのところ、ドキュメントで答えを見つけることができませんでした。

ありがとう！トム

私が持っているのは、Rを使用した人工心臓サポートのある患者のカプランマイヤー分析です。

必要なのは、次のデータをプロットに追加することです（例のように）。

• 心臓移植（HTX）のために生き残った患者
• 死亡した患者

言い換えれば、一方が他方（すべての患者）のサブセット（移植された患者）である2つのグループがあります。これらの2つの曲線は、0/0から開始する必要があり、増加します。

私自身のプロットは次のように行われます。

2つの曲線を追加するにはどうすればよいですか？

よろしくヨハン

カプランマイヤー曲線のサンプル：http：//i.stack.imgur.com/158e8.jpg

デモデータ：

ポンプに入る生存データ：

TXデータ：

死亡者（数：

Rで生存分析を行っており、コードを整理/簡素化しようとしています。

現在、データ分析でいくつかのステップを実行しています。

1. Surv オブジェクト (各観測が打ち切られたかどうかを示す時間変数) を作成します。
2. 平均生存時間プロセスのプロット/推定のために、カテゴリカル予測子に従ってこの Surv オブジェクトを適合させます。と
3. ログランク検定を計算して、グループ間の生存率に「有意な」差があるという証拠があるかどうかを尋ねます。

例として、R のサバイバル パッケージの肺データセットを使用したモックアップを次に示します。したがって、次のコードは、私がやりたいことと十分に似ていますが、予測子セットに関してはかなり単純化されています (これが、私が望む理由です)。コードを簡素化するため、モデル間で一貫性のない呼び出しを行わないようにします)。

今、これはすべて問題なくダンディであり、私はこれと一緒に暮らすことができますが、もっとうまくやりたいと思っています.

私の質問はステップ 3 あたりです。私がここでやりたいことは、lug.survfit オブジェクトからの数式の情報を使用して、生存曲線の差の計算、つまり survdiff の呼び出しにフィードできるようにすることです。そして、これは私の従順な [sic] プログラミング スキルが壁にぶつかる場所です。以下は、これを行うための私の現在の試みです。あなたが与えることができる助けに感謝します! これを整理できたら、ソリューションを関数にまとめることができるはずです。